Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Persentase Tingkat Keberhasilan Sistem APLIKASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORHOOD (STUDI KASUS DATA AKADEMIK
Tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisa prediksi mahasiswa berpotensi non- aktif dengan menerapkan teknik klasifikasi data mining dengan algoritma
Algoritma yang digunakan dalam teknik klasifikasi adalah algoritma C4.5 dan Naïve Bayes1. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk
Algoritma Naive Bayes Classifier dapat diimplementasikan untuk klasifikasi ketepatan waktu lulus mahasiswa dan menghasilkan prosentase klasifikasi yang cukup bagus,
Klasifikasi data merupakan salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk menemukan properti-properti yang sama pada sebuah himpunan obyek di dalam sebuah basis data
Dari tabel 2 dapat disimpukan bahwa kelulusan mahasiswa tepat waktu dapat diprediksi menggunakan metode data mining naïve bayes dengan memperhatikan atribut yang digunakan
Penelitian tentang Prediksi Tingkat Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Teknik data Mining Decision Tree Algoritma C.4.5 mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,
Penerapan Data Mining Dengan Metode K-Nearest Neighbor Terhadap Klasifikasi Sarang Walet Muhammad Ismail, Renaldi Yulvianda* Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas
